云原生安全 1 SASE “解体”，Gartner公布首个SSE魔力象限排名 SSE的独立并非偶然，是零信任架构和防火墙产生不可调和矛盾的产物，SSE也不仅仅是SASE的子集，而是有可能取而代之成为市场主流https://www.secrss.com/articles/39478 2 Tigera 以零信任加强云原生应用程序安全性 Tigera 正在将零信任应用于容器安全以减少云原生应用的攻击面https://www.sdxcentral.com/articles/news/tigera-tightens
摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。可观察性向量对的因数是通过模拟可见光来计算的从各种角度来看向量对的状态。通过整合提出的可观察性因子和独特性因子，向量对可以有效提取和匹配，并将其用于对象姿态估计。实验已经证实，提出的方法较先进的方法，识别成功率从45.8％提高至93.1％，提出的方法的处理时间对于机器人垃圾箱拣选来说足够快。
客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
想象一下，在没有财务预测的情况下经营企业，甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐？如果不注意自己的财务状况，根本就不可能开展健康的业务。同样，如果不观察您的计算基础架构，就不可能保持应用程序运行正常。
在NeurlPS 2023上，研究人员将展示他们最新的工作：真实世界模拟器UniSim。
企业需要一种更智能的方法，将人工智能、自动化和端到端可观察性结合起来，以腾出团队的时间，让他们能够专注于加速创新和优化用户体验。
在流媒体视频世界中，慢启动、低码率、高失速率(stall rate)和播放失败可谓是四大“世界末日”，无论这四个中的哪一个发生都会导致糟糕的用户体验。当问题发生的时候，找到根本原因是十分重要的，可能是播放器的问题，也可能是缓冲算法或比特率选择的问题，或者是内容编码或打包的问题。为此，流媒体视频联盟发布了端到端工作流监控的最佳实践，这份文档中提出跨流媒体视频工作流的级联效应可以通过多点监控来观察记录和相互分离，这意味着从各个点（CDN、播放器、源或编码器）收集数据，然后将这些数据整合在一起。然而这些数据往往是孤立的，即使您可以尝试以某种方式连接它，那些从中派生的孤立的日志和指标通常也不足以驱动 QOE 或以真正有效的方式解决问题。
可观察性平台类似于免疫系统。就像免疫细胞在人体中无处不在一样。可观察平台会巡逻设备、组件和架构的每个角落，识别任何潜在威胁并主动缓解它们。然而我这个比喻可能有点过分了，因为直到今天，我们还没有发明出像人体一样复杂的系统，但我们总能取得进步。
Grafana 在昨日的可观测性大会[1]上发布了一些新的项目和新功能，其中最重要的就是 Loki 2.0[2] 版本的发布，以及发布了一个全新的开源的大规模可扩展的分布式追踪系统 Grafana Tempo[3]。
ReactiveX 的全称为Reactive Extension，一般缩写为 Rx，即我们平常所说的反应式编程。其设计原理主要使用了观察者模式，区分数据的生产者和消费者，通过事件流的方式进行数据的异步处理。
今天，我有幸参加了2017年的分布式追踪峰会，其中有很多来自AWS / X-Ray，OpenZipkin，OpenTracing，Instana，Datadog，Librato等公司的人员，我很遗憾我忘记了这一点。有一次讨论转向了项目范围和定义。跟踪系统是否也应该管理日志记录？什么确实的记录，通过在室内所代表的不同的镜头看？所有各种混凝土系统在哪里适合图片？
来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计,具有在线时空校准(即LIC-Fusion2.0),它引入了一个新的滑动窗口平面特征跟踪,以有效地处理三维激光雷达点云.特别地,在通过利用惯性测量单元数据对激光雷达点进行运动补偿之后,低曲率平面点被提取并在滑动窗口中被跟踪.在高质量数据关联的平面特征跟踪中,提出了一种新的孤立点剔除准则.只有被跟踪的属于同一平面的平面点才会被用于平面初始化,这使得平面提取高效且鲁棒.此外,我们对激光雷达-惯性测量单元子系统进行了可观测性分析,并报告了利用平面特征进行时空校准的退化情况.在蒙特卡洛模拟中验证了估计一致性和识别的退化运动的同时,还进行了不同的真实世界实验,以表明所提出的LIC-Fusion2.0优于其前身和其他最先进的方法.
翻译自 DevOps as a Graph for Real-Time Troubleshooting 。更多链接请查看原文。
Kubernetes已经成为了最受欢迎的容器编排开源平台。调研表明现今的IT 团队将 Kubernetes 视为承担新职责的新平台，除了改进部署、资源管理和成本节约之外，Kubernetes 的使用方式非常之多，有时我们很难跟上新趋势。
您是否想更快地构建软件并更频繁地发布软件，而又不想冒着对用户体验产生负面影响的风险？想象一下这样一个世界：在生产中测试和发布不仅不再那么令人恐惧，而且成为常态。这就是功能标志的世界。
Skywalking是开源的分布式应用性能监控产品，用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据，具备链路追踪和APM的能力，更像一个现代的性能管理系统。它功能丰富，具备对Tracing以及Metric的管理能力、性能分析能力，其关注的重点只是“可观察性”，但是从日志、运维监控以及扩展性方面来看，存在一些不足。
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
本文提出了 DefogGAN，这是一种推断即时战略（Real-Time Strategy，RTS）游戏中战争迷雾后的隐藏信息状态的生成式方法。给定一个部分可观测的状态，DefogGAN 可以将游戏的去雾图像作为预测信息生成。这样的信息可以创造战略智能体。DefogGAN 是一种条件 GAN 的变体，它使用了金字塔重建损失，从而在多个特征分辨率尺度上进行优化。本文使用一个大型专业的星际争霸录像数据集验证了 DefogGAN。结果表明 DefogGAN 可以预测敌方建筑物和作战单位，准确率与职业玩家相当，并且比当前最佳的去雾模型的性能更好。
Kubernetes和Docker是在DevOps圈中最常听到的两个词。Docker是一个工具，它使你能够以容器化的方式运行应用程序，Kubernetes是一个用于编排、管理容器的平台——如果你想使用Docker CLI去手动地管理数千个容器，这是不切实际的。
本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法。
Hystrix的本质作用是当系统资源过载（Over Load Control）时提供服务状态保护机制，包括下面四个方面。
作者：Ran Ribenzaft，Epsagon联合创始人和首席执行官。嘉宾文章最初在Epsagon博客上发表。
这几天，我们陆续学习了解了关于Vue3.0的一些新特性，尤其是新的Composition API的用法。这套新的API中最重要、最核心的部分，恐怕就是实现响应式功能的这一块了。而且，这套响应式API不仅可以在Vue3.0环境下使用，也可以独立使用。
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 【二、简单实例】 现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价
本周三，Elastic 公司宣布提拔 Ashutosh Kulkarni（Ash） 为首席执行官，接替原 CEO Shay Banon。Ash 是公司的首席产品官，也是 Elastic 云业务、可观察性、安全性以及企业搜索领域解决方案背后的架构师，Ash 在推动 Elastic 云业务增长、与客户建立更牢固关系上发挥了巨大作用，这也是 Ash 成为新任 CEO 的主要原因。
最近为了解决ABP集成CAP时无法通过拦截器启用工作单元的问题，从小伙伴那里学了一招。借助DiagnossticSource，可以最小改动完成需求。关于DiagnosticSource晓东大佬18年在文章 在 .NET Core 中使用 Diagnostics (Diagnostic Source) 记录跟踪信息就有介绍，文章开头就说明了Diagnostics 一直是一个被大多数开发者忽视的东西。是的，我也忽略了，这个好东西，有必要学习一下，下面就和大家简单聊一聊System.Diagnostics.DiagnosticSource在.NET上的应用。
Grafana Labs 不可避免地寻求将 OpenTelemetry 用于其著名的面板及其开源替代方案，包括 Grafana 开源工具
但是，如果仅仅想要在被观察的变量有变化的时候触发，而不是立即执行autorun，那么我们可以用到reaction了；
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
版权说明：本文书写过程中参照了红帽的技术文档；本系列文章中的部分测试代码为红帽公司版权所有，因此不能提供源码文件。
随着动态系统架构的复杂性和规模的增加，IT 团队面临着越来越大的压力来跟踪和响应其多云环境中的条件和问题。因此，IT 运营、DevOps 和 SRE 团队都在寻找对这些日益多样化和复杂的计算环境的更高可观察性。 但什么是可观察性？为什么它很重要，它实际上可以帮助组织实现什么？ 什么是可观察性？ 在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（例如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。在这些现代环境中，每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个
现在是一个云原生时代，任何一个玩技术的都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源密切。
在本文中我将会深入讨论Angular 2 中的变更检测系统。 高层次概览 一个Angular 2 应用就是一颗组件树。 Angular 2 应用是一个反馈系统，变更检测是它的核心。 每一个组件都有一个
在本周于拉斯维加斯举行的.conf23活动中，Splunk在其安全性和可观测性解决方案组合中推出了一系列新的AI驱动的工具。
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Agents（AI 代理） ，本文将聚焦在针对不同类型的 AI Agents 技术进行解析，使得大家能够了解不同 AI Agents 实现机制以及所应用的市场领域。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
在 WWDC 2023 中，苹果介绍了 Swift 标准库中的新成员：Observation 框架。它的出现有望缓解开发者长期面临的 SwiftUI 视图无效更新问题。本文将采取问答的方式，全面而详尽地探讨 Observation 框架，内容涉及其产生原因、使用方法、工作原理以及注意事项等。
公司在数据和分析能力上投入了大量资金，为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道，每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂，重要的是要有工具和实践来开发和调试更改，并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法，但它们并不相同。
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加，但可以看到，其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端，Notebook 正在进入编排领域，而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时，我们看到，开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层，安全和权限管理工具进入目录领域，反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来，数据领域并没有多少变
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
WWDC 23 已经到来，SwiftUI 框架中有很多改变和新增的功能。在本文中将主要介绍 SwiftUI 中数据流、动画、ScrollView、搜索、新手势等功能的新变化。
Redux-observable是一个基于rxjs的Redux中间件，允许开发者使用异步操作。它是redux-thunk和redux-saga的替代品。
面对新冠的全球大流行，随着企业上云和加速数字化转型以更好地为客户和员工服务，运营复杂性也随之增加。为了解开这些复杂性并让高管能够了解 IT 生态系统，业务领导者越来越多地将可观察性解决方案视为一项战略投资。
可观察性（Observability）本质上是指系统可以根据外部输出推断内部运行状态的过程。
在这个大数据时代，我们保存的数据量有时候往往是非常庞大的，存储它将会耗费非常多的内存，读取速度也相对减慢了。
在angular项目中我们不可避免的要使用RxJS可观察对象(Observables)来进行订阅(Subscribe)和退订(Unsubscribe)操作;
Mobx 是我非常喜欢的 React 状态管理库，它非常灵活，同时它的灵活也会给开发带来非常多的问题，因此我们在开发的时候也要遵循一些写法上的最佳实践，使我们的程序达到最好的效果。
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